Introduction aux graphiques relationnels et aux sous-graphiques

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Content Team

DataCamp

Questions sur des variables quantitatives

Graphiques relationnels

  • Taille vs poids

Nuage de points : taille versus poids

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Questions sur des variables quantitatives

Graphiques relationnels

  • Taille vs poids
  • Nombre d'absences scolaires vs note finale

Nuage de points : absences versus note finale

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Questions sur des variables quantitatives

Graphiques relationnels

  • Taille vs poids
  • Absences scolaires vs note finale
  • PIB vs taux d'alphabétisation

Nuage de points : PIB versus taux d'alphabétisation

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Nuage de points avec teinte

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Nuage de points avec sous-graphiques

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Présentation de relplot()

  • Créer des « graphiques relationnels » : nuages de points ou graphiques linéaires

Pourquoi utiliser relplot() plutôt que scatterplot() ?

  • relplot() permet de créer des sous-graphiques dans une seule figure
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

scatterplot() vs relplot()

Avec scatterplot()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.scatterplot(x="total_bill", 
                y="tip", 
                data=tips)

plt.show()

Avec relplot()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter")

plt.show()
1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Sous-graphiques en colonnes

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            col="smoker")

plt.show()

Nuage de points avec sous-graphiques par statut fumeur en colonnes

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Sous-graphiques en rangées

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            row="smoker")

plt.show()

Nuage de points avec sous-graphiques par statut fumeur en rangées

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Sous-graphiques en rangées et colonnes

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            col="smoker",
            row="time")

plt.show()

Nuage de points avec sous-graphiques pour fumeur et moment

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Sous-groupes par jour de la semaine

Nuage de points avec sous-graphiques par jour en colonnes

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Colonnes en enroulement

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            col="day",
            col_wrap=2)

plt.show()

Nuage de points : sous-graphiques par jour en colonnes sur deux rangées

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Ordonnancement des colonnes

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            col="day",
            col_wrap=2,
            col_order=["Thur",
                       "Fri",
                       "Sat",
                       "Sun"])

plt.show()

Nuage de points avec sous-graphiques par jour ordonnés

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Passons à la pratique !

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Preparing Video For Download...